公开(公告)号：CN116721091A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310744289.7

申请日：2023-06-21

Applicant: 华侨大学

Inventor： 黄德天 ,  宋佳讯 ,  林明昕 ,  朱达欣 ,  蔡丹玲 ,  曾焕强 ,  陈婧

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种布匹瑕疵检测方法、装置及可读介质，通过获取待检测的布匹图像和模板图像；构建改进的Yolov5s网络并训练，得到布匹瑕疵检测模型，改进的Yolov5s网络包括主干特征提取网络、颈部特征融合网络和头部预测网络，主干特征提取网络采用CSPDarkNet，颈部特征融合网络包括特征过滤金字塔网络和融合卷积块注意力模块的路径聚合网络，在训练过程中采用多类聚焦置信度损失函数代替交叉熵置信度损失函数；将待检测的布匹图像和模板图像输入布匹瑕疵检测模型，得到布匹检测结果。该方法关注实际布匹瑕疵检测中存在的瑕疵种类分布不均、不同瑕疵的检测难易程度不同等问题，通过对冗余背景特征的过滤与关键前景特征的提纯，降低网络复杂度，提高检测精度和效率。